Top 10 scikit-learn Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu scikit-learn kürzlich von der G2-Community überprüft

#1

MLlib
Von The Apache Software Foundation
(14)4.1 von 5
MLlib ist Sparks Machine-Learning-(ML)-Bibliothek, die praktisches maschinelles Lernen skalierbar und einfach macht. Sie bietet ML-Algorithmen: gängige Lernalgorithmen wie Klassifikation, Regression, Clustering und kollaboratives Filtern, Merkmalsextraktion, Transformation, Dimensionsreduktion und -auswahl, Werkzeuge zum Konstruieren, Bewerten und Abstimmen von ML-Pipelines, Speichern und Laden von Algorithmen, Modellen und Pipelines sowie lineare Algebra, Statistik, Datenverarbeitung usw.
Gemeinsame Kategorien mit scikit-learn:
• Maschinelles Lernen
Rezensenten sagen im Vergleich zu scikit-learn, dass MLlib ist:
Teurer
Alle MLlib Bewertungen anzeigen
#2

Weka
Von Weka
(13)4.3 von 5
Weka ist ein maschinelles Lernalgorithmus für Data-Mining-Aufgaben, der entweder direkt auf einen Datensatz angewendet oder aus eigenem Java-Code aufgerufen werden kann. Es enthält Werkzeuge für die Datenvorverarbeitung, Klassifikation, Regression, Clusterbildung, Assoziationsregeln und Visualisierung und ist gut geeignet für die Entwicklung neuer maschineller Lernschemata.
Gemeinsame Kategorien mit scikit-learn:
• Maschinelles Lernen
Rezensenten sagen im Vergleich zu scikit-learn, dass Weka ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Alle Weka Bewertungen anzeigen
#3

Google Cloud TPU
Von Google
(18)4.4 von 5
Cloud TPU ermöglicht es Unternehmen weltweit, auf diese Beschleunigertechnologie zuzugreifen, um ihre maschinellen Lernarbeitslasten auf Google Cloud zu beschleunigen.
Gemeinsame Kategorien mit scikit-learn:
• Maschinelles Lernen
Rezensenten sagen im Vergleich zu scikit-learn, dass Google Cloud TPU ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Alle Google Cloud TPU Bewertungen anzeigen
#4

XGBoost
Von XGBoost
(13)4.4 von 5
XGBoost ist eine optimierte verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek, die effizient, flexibel und portabel ist. Sie implementiert maschinelle Lernalgorithmen im Rahmen des Gradient Boosting und bietet ein paralleles Baum-Boosting (auch bekannt als GBDT, GBM), das viele Datenwissenschaftsprobleme schnell und genau löst.
Gemeinsame Kategorien mit scikit-learn:
• Maschinelles Lernen
Rezensenten sagen im Vergleich zu scikit-learn, dass XGBoost ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Alle XGBoost Bewertungen anzeigen
#5

Vertex AI
Von Google
(512)4.3 von 5
Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen (ML), die Ihnen hilft, ML-Modelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie umfasst eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow sowie eine Vielzahl von Tools und Diensten, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützen. Vertex AI Workbench ist eine cloudbasierte IDE, die in Vertex AI enthalten ist. Sie erleichtert die Entwicklung und das Debuggen von ML-Code. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie bei Ihrem ML-Workflow unterstützen, wie z.B. Codevervollständigung, Linting und Debugging. Vertex AI und Vertex AI Workbench sind eine leistungsstarke Kombination, die Ihnen helfen kann, Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen. Mit Vertex AI können Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren, während Vertex AI Workbench den Rest übernimmt. Dies gibt Ihnen die Freiheit, produktiver und kreativer zu sein, und hilft Ihnen, Ihre Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Wenn Sie nach einer leistungsstarken und benutzerfreundlichen ML-Plattform suchen, ist Vertex AI eine großartige Option. Mit Vertex AI können Sie ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor erstellen, trainieren und bereitstellen.
Gemeinsame Kategorien mit scikit-learn:
• Maschinelles Lernen
Kostenlos testen
Rezensenten sagen im Vergleich zu scikit-learn, dass Vertex AI ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Alle Vertex AI Bewertungen anzeigen
#6

SAS Viya
Von SAS Institute Inc.
(409)4.3 von 5
Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.
Gemeinsame Kategorien mit scikit-learn:
• Maschinelles Lernen
Ein Angebot erhalten
Rezensenten sagen im Vergleich zu scikit-learn, dass SAS Viya ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Alle SAS Viya Bewertungen anzeigen
#7

SAP HANA Cloud
Von SAP
(512)4.3 von 5
SAP HANA Cloud ist die cloud-native Datenbasis der SAP Business Technology Platform, sie speichert, verarbeitet und analysiert Daten in Echtzeit im Petabyte-Bereich und vereint mehrere Datentypen in einem einzigen System, während sie diese effizienter mit integriertem Mehrstufenspeicher verwaltet.
Gemeinsame Kategorien mit scikit-learn:
• Maschinelles Lernen
Rezensenten sagen im Vergleich zu scikit-learn, dass SAP HANA Cloud ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Alle SAP HANA Cloud Bewertungen anzeigen
#8

Phrase Localization Platform
Von Phrase
(1,167)4.5 von 5
Phrase-Localisierungsplattform ist das Übersetzungsmanagementsystem für globale Unternehmen, die die Effizienz der Lokalisierung verbessern möchten.
Gemeinsame Kategorien mit scikit-learn:
• Maschinelles Lernen
Kostenlos testen
Rezensenten sagen im Vergleich zu scikit-learn, dass Phrase Localization Platform ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Alle Phrase Localization Platform Bewertungen anzeigen
#9

Spotfire
Von Cloud Software Group
(355)4.2 von 5
Selbstbedienungs-Datenerkennung. Schnellster Weg zu umsetzbaren Erkenntnissen. Kollaborative, prädiktive, ereignisgesteuerte Datenanalyse - unabhängig von der IT.
Gemeinsame Kategorien mit scikit-learn:
• Maschinelles Lernen
Kostenlos testen
Rezensenten sagen im Vergleich zu scikit-learn, dass Spotfire ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Alle Spotfire Bewertungen anzeigen
#10

GoLearn
Von GoLearn
(12)4.2 von 5
GoLearn ist eine "batteries included" Machine-Learning-Bibliothek für Go, die die scikit-learn-Schnittstelle von Fit/Predict implementiert, um Schätzer für Versuch und Irrtum einfach auszutauschen. Sie enthält Hilfsfunktionen für Daten, wie Kreuzvalidierung und Aufteilung in Training und Test.
Gemeinsame Kategorien mit scikit-learn:
• Maschinelles Lernen
Rezensenten sagen im Vergleich zu scikit-learn, dass GoLearn ist:
Teurer
Alle GoLearn Bewertungen anzeigen